Mer om utvalgsundersøkelser
|
|
|
- Rikard Enger
- 9 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Mer om utvalgsudersøkelser I uderkapittel 3.6 i læreboka gir vi e kort iførig i takegage ved utvalgsudersøkelser. Vi gir her e grudigere framstillig av temaet. Populasjo og utvalg Ved e utvalgsudersøkelse vil vi ut fra et utvalg fra e populasjo aslå hvor stor adel p av populasjoe som har e bestemt egeskap, eller e bestemt meig om et aktuelt samfusspørsmål. Et eksempel på e utvalgsudersøkelse er e politisk meigsmålig. Eksempel Meigsmålig I februar 008 spurte meigsmåligsistituttet yovate et tilfeldig utvalg på 97 stemmeberettigede persoer hvilket parti de ville ha stemt på hvis det hadde vært stortigsvalg este dag. Av de spurte ville 9 ha stemt på Arbeiderpartiet. Arbeiderpartiets oppslutig på meigsmålige er 9 0,34 3,4 % 97. Estimator for populasjosadel I e stor populasjo er det et ukjet atall idivider som har et bestemt "kjeeteg". I eksempel er populasjoe alle stemmeberettigede som ville ha stemt hvis det hadde vært stortigsvalgvalg este dag, og kjeeteget er at e perso ville ha stemt på Arbeiderpartiet. Vi lar N være atall idivider i populasjoe og a det ukjete atallet som har kjeeteget. Vi øsker å fie ut hvor stor adel av populasjoe som har dette kjeeteget. Vi er altså iteressert i populasjoadele a p N For å aslå p trekker vi et tilfeldig utvalg på idivider fra populasjoe. I eksempel er de 97 et tilfeldig utvalg av de stemmeberettigede som ville ha stemt hvis det hadde vært valg. Aschehoug Udervisig ide av 8
2 Vi forutsetter at størrelse av utvalget er lite i forhold til størrelse av hele populasjoe, og lar X være atall idivider i utvalget som har kjeeteget. Til å aslå p bruker vi adele i utvalget som har dette kjeeteget, det vil si X Vi sier at (som vi leser "p hatt") er e estimator for p. Det aslaget vi kommer fram til år vi bruker estimatore, kaller vi et estimat. I eksempel er estimatet 3,4 %. tadardfeil ide X er e stokastisk variabel, vil også være det. Verdie til vil variere fra e utvalgsudersøkelse til e ae, selv om de virkelige populasjosadele p er de samme. Det er hovedgrue til at politiske meigsmåliger ka sprike e del, selv år de er gjeomført til samme tid. Hva er fordelige til de stokastiske variabele X? ide vi trekker ute tilbakeleggig, er hedelsee "første idivid vi trekker, har kjeeteget ", "adre idivid vi trekker, har kjeeteget ", osv. egetlig avhegige. Me side utvalget er lite i forhold til hele populasjoe, ka vi se på hedelsee som uavhegige og rege som om hver av dem har sasylighet p. Da er X biomisk fordelt, og EX ( ) pog Var( X) p( p). X Vi vil fie forvetig, varias og stadardavvik til X. Da bruker vi regereglee () og () i otatet "Regeregler for forvetig og varias" som du fier på Lokus.o. Vi får at E( ) E X E( X) p p p( p) Var( ) Var X Var( X) p( p) σ Var( ) p( p) Aschehoug Udervisig ide av 8
3 At E( ) p, betyr at hvis vi gjør mage utvalgsudersøkelser, så vil gjeomsittet av dem være ær populasjosadele p (forutsatt at p er de samme for alle udersøkelsee). tadardavviket til gir oss iformasjo om hvor mye resultatet vil variere fra e utvalgsudersøkelse til e ae på gru av tilfeldigheter ved trekkige av utvalget. Du ser at stadardavviket σ avheger av de ukjete populasjosadele p. Vi ka derfor ikke rege ut σ øyaktig. Me vi får e brukbar tilærmigsverdi hvis vi erstatter p med. Vi får da ( ) kaller vi stadardfeile til. (tadardfeile er altså et estimat for σ.) Eksempel tadardfeil ved meigsmålig Vi ser på meigsmålige i eksempel. Av de 97 persoee som ville ha brukt stemmerette hvis det hadde vært valg este dag, er det X 9 som ville ha stemt 9 Arbeiderpartiet. Det gir p 0,34 3, 4 %. 97 3,4 % er et estimat for Arbeiderpartiets oppslutig på det aktuelle tidspuktet. 0,34 ( 0,34) tadardfeile til estimatet er p 0,05 0, Vi oppsummerer: Fra e stor populasjo trekker vi et tilfeldig utvalg på idivider. tørrelse av utvalget er lite i forhold til hele populasjoe. La X være atall idivider i utvalget som har et bestemt kjeeteg, og la p være adele i hele populasjoe som har dette kjeeteget. om estimator for populasjosadele p bruker vi X tadardfeile til estimatore er ( ) I forbidelse med politiske meigsmåliger som de i eksempel står det ekelte gager at "resultatee må tolkes iefor feilmargier på 3 prosetpoeg". Hva betyr egetlig dette, og hvorda heger det samme med stadardfeile vi fat i eksempel? For å forstå det må vi se på hva vi meer med et kofidesitervall. Aschehoug Udervisig ide 3 av 8
4 Kofidesitervall Et kofidesitervall er grovt sagt et itervall som vi "reger med" at de ukjete populasjosadele p ligger i. For å bestemme et kofidesitervall for p tar vi utgagspukt i at X er tilærmet ormalfordelt X år er tilstrekkelig stor (se side 67 i læreboka). Da er også tilærmet ormalfordelt. Ovefor fat vi at E( p ) p, og at stadardavviket til er tilærmet lik stadardfeile. p Derfor er tilærmet stadardormalfordelt (se side 57 i læreboka). I oppgave 3.6 i læreboka fat vi at det er 95 % sasylig at e stadardormalfordelt stokastisk variabel vil få e verdi i itervallet,96,,96. Det gir at p P,96 < <,96 0,95 (I) Vi ser ærmere på ulikhetee i paretese: p,96 < <,96 (II) Vi vil omforme vestre og høyre ulikhet i (II) hver for seg. Vi multipliserer først med på begge sider i de vestre ulikhete. Da får vi, 96 p < p p p< p+, 96 På samme måte ka vi omforme de høyre ulikhete i (II). Det gir, 96 p < p Vi har dermed at (II) ka omformes til ulikhetee,96 p < p< p+,96 (III) Da viser (I) at det er tilærmet 95 % sasylig at ulikhetee i (III) vil bli oppfylt år vi utfører e utvalgsudersøkelse. asylighete er altså tilærmet 95 % for at vi vil få e verdi av som er slik at de virkelige populasjosadele p ligger i itervallet, 96, +, 96 (IV) Vi sier at itervallet er et tilærmet 95 % kofidesitervall for p. Et tilærmet 95 % kofidesitervall for populasjosadele p er, 96, +, 96 Her er estimatore for populasjosadele, og er stadardfeile til. Det er valig å lage kofidesitervaller på 90 %, 95 % eller 99 %. Vi får kofidesitervaller på 90 % og 99 % ved å bytte ut,96 med heholdsvis,64 og,58 i itervallet ovefor. Aschehoug Udervisig ide 4 av 8
5 Eksempel 3 Kofidesitervall ved meigsmålig Vi ser igje på meigsmålige i eksemplee og. Vi fat at p 0,34 og 0,05 0,05. Et tilærmet 95 % kofidesitervall for p Arbeiderpartiets oppslutig hvis det hadde vært stortigsvalg este dag, er 0,34,96 0, 05, 0,34 +,96 0, 05 0,84, 0,344 Ut fra kofidesitervallet vil vi "rege med" at Arbeiderpartiets oppslutig i februar 008 lå mellom 8,4 % og 34,4 %. Det gir e "feilmargi" for Arbeiderpartiets oppslutig på meigsmålige. p Vi fat kofidesitervallet (IV) ved å ta utgagspukt i at er tilærmet stadardormalfordelt. Dee tilærmige er brukbar år både p og ( p) er mist lik 0 (se sidee i læreboka). ide vi ikke kjeer p, får vi å "tommelfigerregele" at X og ( ) X begge må være mist lik 0 for at vi skal kue bruke kofidesitervallet. Hva betyr det egetlig at (IV) er et 95 % kofidesitervall? For å forstå det er det viktig å legge merke til at (IV) er et itervall der øvre og edre grese er stokastiske variabler. om alle adre sasyligheter ka 95 % her tolkes som e relativ frekves i det lage løp. For å forklare dette tar vi for oss meigsmåligseksemplet igje. Vi teker oss at det på et tidspukt blir utført veldig mage meigsmåliger, og at vi for hver målig reger ut et 95 % kofidesitervall for Arbeiderpartiets oppslutig. Da vil omtret 95 % av disse itervallee ieholde de virkelige oppslutige om Arbeiderpartiet. Etter at vi har reget ut itervallgresee på grulag av é bestemt målig, har det ige meig å sakke om sasylighete for at itervallet skal ieholde de virkelige oppslutige om Arbeiderpartiet. For ete er de med i itervallet eller så er de det ikke. ammelikig av to meigsmåliger Ata at et politisk parti på et tidspukt har oppslutig fra e adel p av velgere, og at oppslutige på et seiere tidspukt er p. På det første tidspuktet blir det gjort e meigsmålig der persoer blir spurt om hvilket parti de ville ha stemt på hvis det hadde vært stortigsvalg este dag. Av dem ville X ha stemt på det aktuelle partiet. På det adre tidspuktet er de tilsvarede tallee og X. Edrige i partiets oppslutig er altså δ p p. Dee edrige ka vi estimere med X δ p p X, der og. Aschehoug Udervisig ide 5 av 8
6 Eksempel 4 Edrig ved meigsmåliger I februar 008 spurte meigsmåligsistituttet yovate et tilfeldig utvalg på 97 stemmeberettigede persoer hvilket parti de ville ha stemt på hvis det hadde vært stortigsvalg este dag. Av de spurte ville X 9 ha stemt på Arbeiderpartiet. e eksempel. 9 Arbeiderpartiets oppslutig på meigsmålige for februar 008 er p 0, To måeder seiere svarte X 64 av de 90 som ble spurt, at de ville stemme Arbeiderpartiet. Arbeiderpartiets oppslutig på meigsmålige for april 008 er 64 p 0, Et estimat for edrige i Arbeiderpartiets oppslutig fra februar til april 008 er δ p 0, 90 0,34 0, 04 p Det svarer til e tilbakegag på,4 prosetpoeg. Hvor sikkert er estimatet i eksempel 4 på edrige i Arbeiderpartiets oppslutig? For å avgjøre det vil vi lage et kofidesitervall for edrige i partiets oppslutig. Vi ser på de geerelle situasjoe slik de ble beskrevet rett før eksempel 4. Da er X og X uavhegige stokastiske variabler som begge er biomisk fordelt, og E( X) p Var( X) p ( p) E( X) p Var( X ) p ( p) E estimator for edrige i partiets oppslutig er X X δ p Vi bruker regereglee () (6) i otatet "Regeregler for forvetig og varias" og får at Aschehoug Udervisig ide 6 av 8
7 E( ) E( ) E( ) E( X ) E( X ) δ p p p p δ Var( δ ) Var( ) + ( ) Var( ) Var( X ) + Var( X ) p ( p ) + p ( p ) p ( p) p ( p) + tadardavviket til δ p p er altså σ Var( δ) p ( p ) p ( p ) + δ ide vi ikke kjeer og p, ka vi ikke bruke dette resultatet til å rege ut p Me e brukbar tilærmigsverdi (et estimat) ved δ ( ) p( p) + σ øyaktig. δ kaller vi stadardfeile til δ. δ δ δ E ka vise at er tilærmet stadardormalfordelt. Ved tilsvarede framgagsmåte som δ ovefor (se (I) (IV)) fier vi at et tilærmet 95 % kofidesitervall for δ er δ, 96, δ +, 96 δ δ Aschehoug Udervisig ide 7 av 8
8 Eksempel 5 Kofidesitervall for edrig ved meigsmåliger I eksempel 4 så vi på Arbeiderpartiets oppslutig ved meigsmåligee til meigsmåligsistituttet yovate for februar og april 008. I februar 008 ville X 9 av de 97 som ble spurt ha stemt Arbeiderpartiet. 9 Oppslutig på meigsmålige var da p 0, De tilsvarede tallee for april 008 var X 64 og Oppslutige på meigsmålige var da p 0, Et estimat for edrige i Arbeiderpartiets oppslutig fra februar til april 008 er δ p p 0, 90 0,34 0, 04 tadardfeile for dette estimatet er 0, 90( 0, 90) 0,34( 0,34) + 0, 04 0, 0 δ Et tilærmet 95 % kofidesitervall for edrige i Arbeiderpartiets oppslutig blir derfor 0, 04,96 0, 04, 0,04 +,96 0, 04 0,066, 0,08 Ut fra kofidesitervallet ka vi "rege med" at edrige i Arbeiderpartiets oppslutig fra februar til april 008 er et sted mellom 6,6 prosetpoegs tilbakegag og,8 prosetpoegs framgag. ide uedret oppslutig om partiet er iefor kofidesitervallet, har vi ikke oe sikkert holdepukt for at de virkelige oppslutige om Arbeiderpartiet har edret seg fra februar til april 008. Aschehoug Udervisig ide 8 av 8
Konfidensintervall. Notat til STK1110. Ørnulf Borgan, Ingrid K. Glad og Anders Rygh Swensen Matematisk institutt, Universitetet i Oslo.
Kofidesitervall Notat til STK1110 Ørulf Borga, Igrid K. Glad og Aders Rygh Swese Matematisk istitutt, Uiversitetet i Oslo August 2007 Formål E valig metode for å agi usikkerhete til et estimat er å berege
Forventningsverdi. MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
MAT0100V Sasylighetsregig og kombiatorikk Forvetigsverdi Sasylighetsfordelige til e tilfeldig variabel X gir sasylighete for de ulike verdiee X ka ata Forvetig, varias og stadardavvik Tilærmig av biomiske
Kapittel 8: Estimering
Kaittel 8: Estimerig Estimerig hadler kort sagt om hvorda å aslå verdie å arametre som,, og dersom disse er ukjete. like arametre sier oss oe om oulasjoe vi studerer (dvs om alle måliger av feomeet som
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Sannsynlighetsregning med statistikk. Kp. 5 Estimering.
ÅMA asylighetsregig med statistikk våre 008 Kp. 5 Estimerig Estimerig. Målemodelle. Ihold:. (ukt)estimerig i biomisk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.3) 3. (ukt)estimerig i målemodelle (kp. 5.3)
STK1100 våren 2017 Estimering
STK1100 våre 017 Estimerig Svarer til sidee 331-339 i læreboka Ørulf Borga Matematisk istitutt Uiversitetet i Oslo 1 Politisk meigsmålig Spør et tilfeldig utvalg på 1000 persoer hva de ville ha stemt hvis
LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4245 STATISTIKK 6.august 2004
Norges tekisk aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Side av 0 LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4245 STATISTIKK 6.august 2004 Oppgave Midtveiseksame a) X er e stokastisk variabel
Introduksjon. Hypotesetesting / inferens (kap 3) Populasjon og utvalg. Populasjon og utvalg. Populasjonsvarians
Hypotesetestig / iferes (kap ) Itroduksjo Populasjo og utvalg Statistisk iferes Utvalgsfordelig (samplig distributio) Utvalgsfordelige til gjeomsittet Itroduksjo Vi øsker å få iformasjo om størrelsee i
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Kp. 5 Estimering. Målemodellen.
ÅMA0 Sasylighetsregig med statistikk, våre 0 Kp. 5 Estimerig. Målemodelle. Estimerig. Målemodelle. Ihold:. (Pukt)Estimerig i biomisk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.). (Pukt)Estimerig i målemodelle
Metoder for politiske meningsmålinger
Metoder for politiske meigsmåliger AV FORSKER IB THOMSE STATISTISK SETRALBYRÅ Beregigsmetodee som brukes i de forskjellige politiske meigsmåliger har vært gjestad for mye diskusjo i dagspresse det siste
Statistikk og økonomi, våren 2017
Statistikk og økoomi, våre 07 Obligatorisk oppgave 6 Løsigsforslag Oppgave E terig kastes 0 gager, og det registreres hvor mage 6-ere som oppås i løpet av disse 0 kastee. Vi ka kalle atall 6-ere i løpet
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Estimering. Målemodellen. Konfidensintervall, innledning. Kp. 5 Estimering.
ÅMA0 Sasylighetsregig med statistikk våre 006 Kp. 5 Estimerig Estimerig. Målemodelle. Ihold:. (Pukt)Estimerig i biomisk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.3) 3. (Pukt)Estimerig i målemodelle (kp. 5.3)
Econ 2130 uke 15 (HG) Poissonfordelingen og innføring i estimering
Eco 130 uke 15 (HG) Poissofordelige og iførig i estimerig 1 Poissofordelige (i) Tilærmig til biomialfordelige. Regel. ( Poissotilærmelse ) Ata Y ~ bi(, p) E( Y ) = p og var( Y ) = p(1 p). Hvis er stor
Høgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 12. desember 2008
Høgskole i Telemark Avdelig for estetiske fag, folkekultur og lærerutdaig BOKMÅL. desember 8 EKSAMEN I MATEMATIKK, Utsatt røve Modul 5 studieoeg Tid: 5 timer Ogavesettet er å sider (ikludert formelsamlig).
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2011
ÅMA110 asylighetsregig med statistikk våre 011 Kp. 5 Estimerig 1 Estimerig. Målemodelle. Ihold: 1. (ukt)estimerig i biomisk modell (kp. 5.). Målemodelle... (kp. 5.3) 3. (ukt)estimerig i målemodelle (kp.
Estimering 2. -Konfidensintervall
Estimerig 2 -Kofidesitervall Dekkes av kap. 9.4-9.5, 9.10, 9.12 og forelesigsotatee. Dersom forsøket gjetas mage gager vil (1 α)100% av itervallee [ ˆΘ L, ˆΘ U ] ieholde de ukjete parametere θ (som er
KLMED8004 Medisinsk statistikk. Del I, høst Estimering. Tidligere sett på. Eksempel hypertensjon
Tidligere sett på KLMED8004 Medisisk statistikk Del I, høst 008 Estimerig Hvorda kjete sasylighetsfordeliger (biomialfordelig, ormalfordelig) med kjete populasjosparametrer (forvetig, varias osv.) ka gi
8 (inkludert forsiden og formelsamling) Tegne- og skrivesaker, kalkulator, formelsamling (se vedlagt).
Eksamesoppgave våre 011 Ordiær eksame Bokmål Fag: Matematikk Eksamesdato: 10.06.011 Studium/klasse: GLU 5-10 Emekode: MGK00 Eksamesform: Skriftlig Atall sider: 8 (ikludert forside og formelsamlig) Eksamestid:
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2007 Kp. 6, del 4. Hypotesetesting, del 4
ÅMA11 Sasylighetsregig med statistikk, våre 27 Kp. 6, del 4 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 19. mars Bjør H. Auestad Kp. 6: Hypotesetestig del 4 1/ 27 Bjør
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008 Kp. 6, del 5
ÅMA110 Sasylighetsregig med statistikk, våre 2008 Kp. 6, del 5 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 3. april Bjør H. Auestad Kp. 6: Hypotesetestig del 5 1/ 56
Estimering og hypotesetesting. Estimering og hypotesetesting. Estimering og hypotesetesting. Kapittel 10. Ett- og toutvalgs hypotesetesting
3 Estimerig og hypotesetestig Kapittel 10 Ett- og toutvalgs hypotesetestig TMA445 V007: Eirik Mo Feome Bilkjørig Høyde til studeter Estimator ˆp = X, X atall ˆµ = X gjeomsittlig høyde. som syes de er flikere
Oppgave 1. (i) Hva er sannsynligheten for at det øverste kortet i bunken er et JA-kort?
ECON EKSAMEN 8 VÅR TALLSVAR Oppgave Vi har e kortstokk beståede av 6 kort. På av disse står det skrevet JA på forside mes det står NEI på forside av de adre kortee. Hvis ma får se kortet med bakside vedt
n 2 +1) hvis n er et partall.
TMA445 Statistikk Vår 04 Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Øvig ummer, blokk II Oppgave Mediae til et datasett, X, er de midterste verdie. Hvis vi har stokastiske
Estimering 1 -Punktestimering
Estimerig 1 -Puktestimerig Dekkes av kap. 8, 9.1-9.3 og 9.15/9.14. Vi har til å settpå e rekke forskjellige sasylighetsfordeliger og sett hvorda disse ka brukes til å modellere mage forskjellige typer
X = 1 5. X i, i=1. som vil være normalfordelt med forventningsverdi E( X) = µ og varians Var( X) = σ 2 /5. En rimelig estimator for variansen er
Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Abefalte oppgaver 11, blokk II Løsigsskisse Oppgave 1 a) E rimelig estimator for forvetigsverdie µ er gjeomsittet X = 1 X i, som
Estimering 1 -Punktestimering
Estimerig 1 -Puktestimerig Dekkes av kap. 8, 9.1-9.3 og 9.15/9.14. Vi har til å settpå e rekke forskjellige sasylighetsfordeliger og sett hvorda disse ka brukes til å modellere mage forskjellige typer
Ukeoppgaver i BtG207 Statistikk, uke 4 : Binomisk fordeling. 1
Ukeoppgaver i BtG20 Statistikk, uke 4 : Biomisk fordelig. 1 Høgskole i Gjøvik Avdelig for tekologi, økoomi og ledelse. Statistikk Ukeoppgaver uke 4 Biomisk fordelig. Oppgave 1 La de stokastiske variable
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2008 Kp. 6, del 5
ÅMA110 Sasylighetsregig med statistikk, våre 2008 Kp. 6, del 5 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 26. mars Bjør H. Auestad Kp. 6: Hypotesetestig del 5 1/ 53
ECON240 Statistikk og økonometri
ECON240 Statistikk og økoometri Arild Aakvik, Istitutt for økoomi 1 Mellomregig MKM Model: Y i = a i + bx i + e i MKM-estimator for b: b = = Xi Y i 1 Xi Yi Xi 1 ( X i ) 2 (Xi X)(Y i Ȳi) (Xi X) 2 hvor vi
3MX 2007/8 - Kapittel 5: 8. januar 5. februar 2008
3MX 00/8 - Kapittel : 8. jauar. februar 008 Pla for skoleåret 00/008: Kapittel 6: 6/ /. Kapittel : / /3. Prøver på eller skoletime etter hvert kapittel. É heildagsprøve i hver termi. Repetisjo, prøver,
Påliteligheten til en stikkprøve
Pålitelighete til e stikkprøve Om origiale... 1 Beskrivelse... 2 Oppgaver... 4 Løsigsforslag... 4 Didaktisk bakgru... 5 Om origiale "Zuverlässigkeit eier Stichprobe" på http://www.mathe-olie.at/galerie/wstat2/stichprobe/dee
TMA4240 Statistikk Høst 2016
Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Abefalt øvig 8 Løsigsskisse Oppgave 1 a) Simuler 1000 datasett i MATLAB. Hvert datasett skal bestå av 100 utfall fra e ormalfordelig
Kommentarer til oppgaver;
Kapittel - Algebra Versjo: 11.09.1 - Rettet feil i 0, 1 og 70 og lagt i litt om GeoGebra-bruk Kommetarer til oppgaver; 0, 05, 10, 13, 15, 5, 9, 37, 5,, 5, 59, 1, 70, 7, 78, 80,81 0 a) Trykkfeil i D-koloe
Repetisjon; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og Repetisjon; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og 9.10
Repetisjo; 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, og 9.10 og Geerell defiisjo av : Situasjo: Data x 1,...,x ;utfallav:x 1,...,X ; u.i.f. tilfeldige variable Ukjet parameter i fordelige til X i ee: θ Dersom L og U L
Løsningsforslag ST1101/ST6101 kontinuasjonseksamen 2018
Løsigsforslag ST/ST6 kotiuasjoseksame Oppgave a Defier hedelsee R, B, B rød kule i første trekig, blå kule i adre trekig, blå kule i tredje trekig. Vi skal fie PR B B for to ulike situasjoer. Geerelt vet
Emnenavn: Eksamenstid: 4 timer. Faglærer: Hans Kristian Bekkevard
EKSAMEN Emekode: SFB107111 Emeav: Metode 1, statistikk deleksame Dato: 7. mai 2018 Hjelpemidler: Godkjet kalkulator og vedlagt formelsamlig m/tabeller Eksamestid: 4 timer Faglærer: Has Kristia Bekkevard
Løsningsforslag Oppgave 1
Løsigsforslag Oppgave 1 a X i µ 0 σ X i µ 0 2 σ 2, i 1,..., er uavhegige og stadard N0, 1 fordelte. Da er, i 1,..., uavhegige og χ 2 -fordelte med e frihetsgrad. Da er summe χ 2 -fordelt med atall frihetsgrader
Løsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2018
Løsigsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høste 2018 Oppgave 1 (a Et 100(1 α% kofidesitervall for forvetigsverdie µ er gitt ved formel (8.15 på side 403 i læreboka. For situasjoe
MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011
MOT310 Statistiske metoder 1, høste 2011 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 24. august, 2011 Bjør H. Auestad Itroduksjo og repetisjo 1 / 32 Repetisjo; 9.1,
2. Hypotesetesting i ulike sitausjoner: i. for forventingen, μ, i målemodellen med normalantakelse og kjent varians, σ 2.
Oversikt 1. Hva er hypotesetestig? 2. i ulike sitausjoer: i. for forvetige, μ, med ormalatakelse og kjet varias, σ 2. ii. for forvetige, μ, med stor og ormaltilærmig (variase, σ 2, ukjet). iii. for suksessasylighete,
LØSNINGSFORSLAG TILEKSAMEN I FAG TMA4240/TMA4245 STATISTIKK 10. august 2005
Norges tekisk aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Side av 8 LØSNINGSFORSLAG TILEKSAMEN I FAG TMA440/TMA445 STATISTIKK 0. august 005 Oppgave Smeltepuktsbestemmelse a) Vi jobber i dette
Kap. 9: Inferens om én populasjon
2 ST0202 Statistikk for samfusvitere Bo Lidqvist Istitutt for matematiske fag Ka. 9: Iferes om é oulasjo Hvis σ er ukjet bytter vi ut σ med s i Ny observator blir t = x μ s/ z = x μ σ/ der s = Σx 2 (Σx)
H 1 : µ 1 µ 2 > 0. t = ( x 1 x 2 ) (µ 1 µ 2 ) s p. s 2 p = s2 1 (n 1 1) + s 2 2 (n 2 1) n 1 + n 2 2
TMA4245 Statistikk Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Øvig ummer b4 Løsigsskisse Oppgave 1 Vi øsker å fie ut om et ytt serum ka stase leukemi. 5 mus får serumet, 4
Kap. 9: Inferens om én populasjon
2 ST0202 Statistikk for samfusvitere Bo Lidqvist Istitutt for matematiske fag Ka. 9: Iferes om é oulasjo Hvis σ er ukjet bytter vi ut σ med s i Ny observator blir t = x μ s/ z = x μ σ/ der s = Σx 2 (Σx)
Løsningsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2015
Løsigsforsalg til første sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høste 2015 Oppgave 1 (a Et 100(1 α% kofidesitervall for forvetigsverdie µ er gitt ved formel (8.15 på side 403 i læreboka. For situasjoe
Kapittel 7: Noen viktige sannsynlighetsfordelinger
Kapittel 7: Noe viktige sasylighetsfordeliger I mage situasjoer ka feomeet vi ser på beskrives med e bestemt type sasylighetsfordelig e sasylighetsfordelig gitt ved e bestemt formel. Vi skal se på oe av
LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK 5.august 2004
Norges tekisk aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Side av 0 LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FAG TMA4240 STATISTIKK 5.august 2004 Oppgave Foruresig X er e stokastisk variabel som agir
MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2012
MOT310 Statistiske metoder 1, høste 2012 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 20. august, 2012 Bjør H. Auestad Itroduksjo og repetisjo 1 / 57 Iformasjo Litt om
ARBEIDSHEFTE I MATEMATIKK
ARBEIDSHEFTE I MATEMATIKK Temahefte r Hvorda du reger med poteser Detaljerte forklariger Av Matthias Loretze mattegriseforlag.com Opplsig: E potes er e forkortet skrivemåte for like faktorer. E potes består
EKSAMEN Løsningsforslag
..4 EKSAMEN Løsigsforslag Emekode: ITF75 Dato: 6. desember Eme: Matematikk for IT Eksamestid: kl 9. til kl. Hjelpemidler: To A4-ark med valgfritt ihold på begge sider. Kalkulator er ikke tillatt. Faglærer:
Eksamen REA3028 S2, Våren 2012
Eksame REA08 S, Våre 0 Del Tid: timer Hjelpemidler: Valige skrivesaker, passer, lijal med cetimetermål og vikelmåler er tillatt. Oppgave (4 poeg) a) Deriver fuksjoee ) f f ) g e 4 4 4 g e e 4 g e e g e
) = P(Z > 0.555) = > ) = P(Z > 2.22) = 0.013
TMA4240 Statistikk Vår 2008 Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Øvig ummer b5 Løsigsskisse Oppgave 1 a) X 1,...,X 16 er u.i.f. N(80,18 2 ). Setter Y = X. i) P(X 1 >
Noen vanlige. Indikatorfordeling: 1, dersom suksess. I mange situasjoner kan fenomenet vi ser på. 0, dersom ikke suksess
Kapittel 5: Noe valige sasylighetsfordeliger I mage situasjoer ka feomeet vi ser på beskrives med e bestemt type sasylighets- fordelig (e sasylighetsfordelig gitt ved e bestemt formel. Vi skal se på oe
Løsningsforslag ST2301 øving 3
Løsigsforslag ST2301 øvig 3 Kapittel 1 Exercise 11 Et utvalg på 100 idivider trekkes fra e populasjo med tilfeldig parrig. Det ble observert AA 63 idivider av geotype AA, Aa 27, og aa 10. Lag et 95 % kofidesitervall
TMA4240 Statistikk Høst 2016
Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Abefalt øvig 11 Løsigsskisse Oppgave 1 a) E rimelig estimator for forvetigsverdie µ er gjeomsittet X = 1 X i, som vil være ormalfordelt
TMA4245 Statistikk Eksamen mai 2017
TMA445 Statistikk Eksame mai 07 Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag Løsigsskisse Oppgave a Når vi reger ut disse tre sasylighetee må ma huske på at de mulige verdiee
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010. Noen viktige sannsynlighetsmodeller. Binomisk modell. Kp. 3 Diskrete tilfeldige variable
ÅMA Saslighetsregig med statistikk, våre K. 3 Diskrete tilfeldige variable Noe viktige saslighetsmodeller Noe viktige saslighetsmodeller ( Sas.modell : å betr det klasse/te sas.fordelig.) Biomisk modell
LØSNING, EKSAMEN I STATISTIKK, TMA4240, DESEMBER Anta at sann porøsitet er r. Måling med utstyret gir da X n(x; r, 0,03).
LØSNING, EKSAMEN I STATISTIKK, TMA440, DESEMBER 006 OPPGAVE 1 Ata at sa porøsitet er r. Målig med utstyret gir da X (x; r, 0,03). a) ( ) X r P(X > r) P 0,03 > 0 P(Z > 0) 0,5. ( X r P(X r > 0,05) P 0,03
TMA4245 Statistikk Eksamen 9. desember 2013
Norges tekisk-aturviteskapelige uiversitet Istitutt for matematiske fag TMA4245 Statistikk Eksame 9. desember 2013 Oppgave 1 I kortspillet Blackjack får ma de høyeste geviste hvis de to første kortee ma
Oppgaven består av 9 delspørsmål, A,B,C,., som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<.. >>.
ECON 130 EKSAMEN 008 VÅR - UTSATT PRØVE SENSORVEILEDNING Oppgave består av 9 delspørsmål, A,B,C,., som abefales å veie like mye, Kommetarer og tallsvar er skrevet i mellom . Oppgave 1 Ved e spørreudersøkelse
Høgskolen i Telemark Avdeling for estetiske fag, folkekultur og lærerutdanning BOKMÅL 20. mai 2008
Høgskole i Telemark Avdelig for estetiske fag, folkekultur og lærerutdaig BOKMÅL. mai 8 EKSAMEN I MATEMATIKK Modul 5 studieoeg Tid: 5 timer Ogavesettet er å sider (ikludert formelsamlig). Hjelemidler:
Eksamen REA3028 S2, Våren 2011
Eksame REA08 S, Våre 0 Del Tid: timer Hjelpemidler: Valige skrivesaker, passer, lijal med cetimetermål og vikelmåler er tillatt. Oppgave (8 poeg) a) Deriver fuksjoee ) f 5 f 6 5 ) g g ) h l 9 9 6 4 h l
Econ 2130 Forelesning uke 11 (HG)
Eco 130 Forelesig uke 11 (HG) Mer om ormalfordelige og setralgreseteoremet Uke 1 1 Fra forrige gag ~ betyr er fordelt som. ~ N( µσ, ) E( ) = µ, og var( ) = σ Normalfordelige er symmetrisk om μ og kotiuerlig
Kapittel 7: Noen viktige sannsynlighetsfordelinger
Kapittel 7: Noe viktige sasylighetsfordeliger I mage situasjoer ka feomeet vi ser på beskrives med e bestemt type sasylighetsfordelig (e sasylighetsfordelig gitt ved e bestemt formel. Vi skal se på oe
2T kapittel 3 Modellering og bevis Utvalgte løsninger oppgavesamlingen
T kapittel 3 Modellerig og bevis Utvalgte løsiger oppgavesamlige 301 a Sitthøyde i 1910 blir 170,0 171, 4 170,7. I 1970 blir de 177,1 179, 4 178,3. b Med som atall år etter 1900 og y som sitthøyde i cetimeter
Eksempler fra slutten av forrige uke. Eksempler (styrke, dimensjonering,...) Eksempler fra slutten av forrige uke
Oversikt, del 5 Hypotesetestig, del 4 (oppsummerig fra Hypotesetestig, del 5 Kofidesitervall dimesjoerig Eksempler fra slutte av forrige uke Kofidesitervall p-verdi Eksempler Eksempler (styrke, dimesjoerig,...
STK1100: Kombinatorikk
1100: ombiatorikk auar 2009 Ørulf orga Matematisk istitutt Uiversitetet i Oslo 1 Uiform sasylighetsmodell: t stokastisk forsøk har N utfall Det er de mulige utfallee for forsøket i atar at de N utfallee
ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2010 Kp. 6, del 4
ÅMA11 Sasylighetsregig med statistikk, våre 21 Kp. 6, del 4 Bjør H. Auestad Istitutt for matematikk og aturviteskap Uiversitetet i Stavager 22. mars Bjør H. Auestad Kp. 6: Hypotesetestig del 4 1/ 29 Bjør
Forelesning Moment og Momentgenererende funksjoner
[email protected] Forelesig + 3 Momet og Mometgeererede fuksjoer 1. Oppsummerig til Forelesig 1 1.1) Fuksjoe av S.V: hvis variabele er e fuksjo (trasformasjo) av S.V. : g( ), da er også e S.V.: til ethvert
Løsningsforslag for andre obligatoriske oppgave i STK1100 Våren 2007 Av Ingunn Fride Tvete og Ørnulf Borgan
Løsigsforslag for adre obligatoriske oppgave i STK11 Våre 27 Av Igu Fride Tvete ([email protected]) og Ørulf Borga ([email protected]). NB! Feil ka forekomme. NB! Sed gjere e mail hvis du fier e feil! Oppgave
Introduksjon. Hypotesetesting / inferens (kap 3) Populasjon og utvalg. Populasjon og utvalg. Populasjonsvarians
Hypotesetestig / iferes (kap ) Itroduksjo Populasjo og utvalg Statistisk iferes Utvalgsfordelig (samplig distributio) Utvalgsfordelige til gjeomsittet «The hardest thig to teach i ay itroductory statistics
Løsning eksamen R1 våren 2010
Løsig eksame R våre 00 Oppgave a) ) f ( ) l f ( ) ' l l l l f ( ) (l ) ) g( ) 4e g( ) 4 e ( ) 4 e ( ) g( ) 4( ) e b) ( ) 4 4 6 P ) P() 4 4 6 8 6 8 6 0 Divisjo med ( ) går opp. 4 4 6 : ( ) 8 4 4 8 6 8 6
Differensligninger Forelesningsnotat i Diskret matematikk Differensligninger
Differesligiger Forelesigsotat i Diskret matematikk 017 Differesligiger I kapittel lærte vi om følger og rekker. Vi studerte både aritmetiske og geometriske følger og rekker. Noe følger og rekker er imidlertid
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdelig for tekologi Målform: Bokmål Eksamesdato: 5 jui 2015 Varighet/eksamestid: Emekode: 3 timer TALM1005 Emeav: Statistikk og Økoomi statistikkdele Klasser: Logistikk 1 Kjemi
EKSAMEN. Oppgavesettet består av 5 oppgaver, hvor vekten til hver oppgave er angitt i prosent i oppgaveteksten. Alle oppgavene skal besvares.
EKSAMEN Emekode: SFB12003 Eme: Metodekurs II: Samfusviteskapelig metode og avedt statistikk Dato: 2.6.2014 Eksamestid: kl. 09.00 til kl. 13.00 Hjelpemidler: Kalkulator Faglærer: Bjørar Karlse Kivedal Eksamesoppgave:
211.7% 2.2% 53.0% 160.5% 30.8% 46.8% 17.2% 11.3% 38.7% 0.8%
Prøve-eksame II MET 1190 Statistikk Dato 31. mai 2019 kl 1100-1400 Alle svar skal begrues. Når besvarelse evalueres, blir det lagt vekt på at framgagsmåte og resultat preseteres så klart, presist og kortfattet
Avsnitt 8.1 i læreboka Differensligninger
Diskret Matematikk Fredag 6. ovember 015 Avsitt 8.1 i læreboka Differesligiger I kapittel lærte vi om følger og rekker. Vi studerte både aritmetiske og geometriske følger og rekker. Noe følger og rekker
